本研究では、ピアノ譜からユーザーが指定した楽器編成の吹奏楽譜を生成する手法を構築する。単純には、ピアノ譜を吹奏楽譜に変換する深層ニューラルネットワークを楽器編成条件付きで教師あり学習する方法が考えられる。しかし、正確に対応の取れたペアデータは入手が困難な上、数十にも及ぶ楽器パートの音域や特性に加えて、楽器パート間の同時的・経時的な関係性を学習する必要があるため、本タスクではデータ不足の問題が深刻である。そこで、既存の自動編曲手法を用いて吹奏楽譜をピアノ曲に変換し、それらをペアデータとして学習に用いることを試みる。さらに、使用頻度が低い楽器パートの品質向上のための学習の改善方法を比較検討する。